大模型推理能力

Mina: A Multilingual LLM-Powered Legal Assistant Agent for Bangladesh for Empowering Access to Justice

Mina：一种多语言大语言模型驱动的法律助理代理，用于孟加拉国，以促进获得正义

Azmine Toushik Wasi, Wahid Faisal, Mst Rafia Islam, Md Rizwan Parvez

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Mina通过多语言嵌入和基于RAG的工具链框架，为孟加拉国提供多语言法律助理服务，实现法律文书、引文和通俗解释的生成，经评估在法律考试中表现优异，成本显著降低。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Beyond Final Code: A Process-Oriented Error Analysis of Software Development Agents in Real-World GitHub Scenarios

超越最终代码：对现实世界GitHub场景中软件开发代理的过程导向错误分析

Zhi Chen, Wei Ma, Lingxiao Jiang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过分析3977个解决阶段轨迹和3931个测试阶段日志，揭示了软件开发代理在解决GitHub问题时的错误模式，发现Python执行错误与较低的解决率和更高的推理开销相关，并识别了影响基准公平性的三个bug。

Comments Paper accepted at ICSE 2026, Research Track

AnomalyAgent: Agentic Industrial Anomaly Synthesis via Tool-Augmented Reinforcement Learning

AnomalyAgent：通过工具增强强化学习进行代理工业异常合成

Jiaming Su, Tengchao Yang, Ruikang Zhang, Zhengan Yan, Haoyu Sun, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongji University（同济大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AnomalyAgent，通过工具增强强化学习生成高语义真实性的工业异常样本，采用闭环优化和两阶段训练框架，实现自我反思与迭代改进。

Structured Distillation of Web Agent Capabilities Enables Generalization

结构化蒸馏Web代理能力以实现泛化

Xing Han Lù, Siva Reddy

机构 * Mila – Quebec AI Institute（Mila – 魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过结构化轨迹生成框架，利用Gemini 3 Pro生成3000条轨迹并微调学生模型，实现WebArena 41.5%的性能，超越其他模型，且能力迁移至未见环境。

CLEAR: Context Augmentation from Contrastive Learning of Experience via Agentic Reflection

CLEAR：通过代理反思进行经验对比学习的上下文增强

Linbo Liu, Guande Wu, Han Ding, Yawei Wang, Qiang Zhou, Yuzhe Lu, Zhichao Xu, Huan Song, Panpan Xu, Lin Lee Cheong

机构 * AWS AI Labs（亚马逊云科技人工智能实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CLEAR通过对比学习经验的代理反思生成上下文，提升任务完成率和奖励。

Stay Focused: Problem Drift in Multi-Agent Debate

专注：多智能体辩论中的问题漂移

Jonas Becker, Lars Benedikt Kaesberg, Andreas Stephan, Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Bela Gipp

机构 * University of Göttingen（哥廷根大学） ； LKA NRW（北莱茵-威斯特法伦州刑事调查局） ； University of Vienna（维也纳大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究分析多智能体辩论中问题漂移现象，发现生成任务因答案空间主观性导致漂移，提出DRIFTJudge和DRIFTPolicy方法以缓解问题漂移。

Comments accepted at EACL 2026

AV-SQL: Decomposing Complex Text-to-SQL Queries with Agentic Views

AV-SQL：通过代理视图分解复杂文本到SQL查询

Minh Tam Pham, Trinh Pham, Tong Chen, Hongzhi Yin, Quoc Viet Hung Nguyen, Thanh Tam Nguyen

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AV-SQL通过代理视图分解复杂文本到SQL查询，提升复杂查询的执行准确率，其在Spider 2.0基准测试中达到70.38%的准确率，优于现有方法。

DTCRS: Dynamic Tree Construction for Recursive Summarization

DTCRS: 动态树构建用于递归摘要

Guanran Luo, Zhongquan Jian, Wentao Qiu, Meihong Wang, Qingqiang Wu

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 DTCRS通过动态生成摘要树减少冗余，提升摘要与问题的相关性，从而加快构建时间并改进三个问答任务的性能。

Mechanistic Circuit-Based Knowledge Editing in Large Language Models

基于机制电路的知识编辑在大语言模型中

Tianyi Zhao, Yinhan He, Wendy Zheng, Chen Chen

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MCircKE框架，通过识别因果电路实现精准的知识编辑，解决大语言模型在动态环境中更新知识时的推理缺口问题，提升多跳推理能力。

Cross-Modal Coreference Alignment: Enabling Reliable Information Transfer in Omni-LLMs

跨模态指代对齐：在全模态大语言模型中实现可靠信息传输

Hongcheng Liu, Yuhao Wang, Zhe Chen, Pingjie Wang, Zhiyuan Zhu, Yixuan Hou, Yanfeng Wang, Yu Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究提出跨模态指代对齐问题，通过CrossOmni数据集和两种方法提升全模态推理能力，揭示指代意识缺失是跨模态推理弱化的主要原因。

Beneath the Surface: Investigating LLMs' Capabilities for Communicating with Subtext

表层之下：研究LLMs在使用隐喻沟通中的能力

Kabir Ahuja, Yuxuan Li, Andrew Kyle Lampinen

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究语言模型是否能利用隐喻进行沟通，并引入四个新评估套件。发现前沿模型倾向于过于直白的沟通，但在某些情况下能通过共同基础减少直白线索，但难以推断隐含的共同基础。

DoubleAgents: Human-Agent Alignment in a Socially Embedded Workflow

DoubleAgents：社会嵌入式工作流中的人机对齐

Tao Long, Xuanming Zhang, Sitong Wang, Zhou Yu, Lydia B Chilton

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 DoubleAgents通过分布式认知框架实现人机对齐，整合协调代理、可视化仪表板和策略模块，提升复杂社会嵌入式任务的执行效率与用户信任。

Comments 21 pages, 10 figures

MultiPress: A Multi-Agent Framework for Interpretable Multimodal News Classification

MultiPress：一种用于可解释多模态新闻分类的多智能体框架

Tailong Luo, Hao Li, Rong Fu, Xinyue Jiang, Huaxuan Ding, Yiduo Zhang, Zilin Zhao, Simon Fong, Guangyin Jin, Jianyuan Ni

机构 * New York Institute of Technology（纽约理工学院） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Peking University（北京大学） ； Juniata College（朱尼亚塔学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MultiPress多智能体框架，通过多模块协作和检索增强推理提升多模态新闻分类的准确性和可解释性。

Comments Accepted in International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2026

A Hierarchical Error-Corrective Graph Framework for Autonomous Agents with LLM-Based Action Generation

一种用于自主代理的分层错误校正图框架：基于大语言模型的动作生成

Cong Cao, Jingyao Zhang, Kun Tong

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出HECG框架，通过多维可转移策略、误差矩阵分类和因果-上下文图检索三大创新，提升自主代理在动态任务中的策略选择、错误分析和情境适应能力。

InfoSeeker: A Scalable Hierarchical Parallel Agent Framework for Web Information Seeking

InfoSeeker：一种用于网络信息检索的可扩展分层并行代理框架

Ka Yiu Lee, Yuxuan Huang, Zhiyuan He, Huichi Zhou, Weilin Luo, Kun Shao, Meng Fang, Jun Wang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出InfoSeeker框架，通过分层结构和并行机制解决大规模信息整合中的效率与准确性问题，实验证明其在信息检索任务中具有显著的提升效果。

Chain-of-Authorization: Embedding authorization into large language models

授权链：将授权嵌入大型语言模型

Yang Li, Yule Liu, Xinlei He, Youjian Zhao, Qi Li, Ke Xu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出授权链框架，通过重新设计输入输出格式和微调合成数据，使LLM在动态推理环境中内化访问边界，提升安全性和拒绝非授权请求的能力。

Comments 23 pages, 7 figures

Training Multi-Image Vision Agents via End2End Reinforcement Learning

通过端到端强化学习训练多图像视觉代理

Chengqi Dong, Chuhuai Yue, Hang He, Rongge Mao, Fenghe Tang, S Kevin Zhou, Zekun Xu, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Guojun Yin

机构 * MeiTuan（美团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出IMAgent，通过端到端强化学习训练视觉代理，解决多图像问答任务中的输入限制问题，通过设计视觉反思和验证工具提升模型注意力，首次从注意力角度揭示工具使用对性能的影响。

RefineRL: Advancing Competitive Programming with Self-Refinement Reinforcement Learning

RefineRL: 通过自我细化强化学习提升竞争性编程

Shaopeng Fu, Xingxing Zhang, Li Dong, Di Wang, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RefineRL通过引入自我细化代理和强化学习方法，提升大语言模型在竞争性编程中的性能，实验表明其在紧凑模型中表现优异，接近大模型单次尝试性能。

Agent Q-Mix: Selecting the Right Action for LLM Multi-Agent Systems through Reinforcement Learning

Agent Q-Mix: 通过强化学习选择LLM多智能体系统的合适动作

Eric Hanchen Jiang, Levina Li, Rui Sun, Xiao Liang, Yubei Li, Yuchen Wu, Haozheng Luo, Hengli Li, Zhi Zhang, Zhaolu Kang, Kai-Wei Chang, Ying Nian Wu

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Agent Q-Mix框架，通过强化学习解决多智能体系统中拓扑选择问题，实现去中心化通信决策，提升任务准确率与token效率。

AgentExpt: Automating AI Experiment Design with LLM-based Resource Retrieval Agent

AgentExpt: 基于LLM的资源检索代理自动化AI实验设计

Yu Li, Lehui Li, Lin Chen, Qingmin Liao, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shandong University（山东大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于LLM的资源检索代理框架，通过自动化数据收集和集体感知增强检索，提升实验设计的自动化和可解释性，实验结果显示在Recall@20和HitRate@5上分别提升5.85%和8.30%。

Comments 10 pages

Large Language Models in the Abuse Detection Pipeline

大语言模型在滥用检测流水线中的应用

Suraj Kath, Sanket Badhe, Preet Shah, Ashwin Sampathkumar, Shivani Gupta

机构 * Google LLC（谷歌有限责任公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文探讨大语言模型在滥用检测生命周期中的应用，分析其在标签生成、检测、审核及审计等阶段的作用，并讨论其面临的挑战与未来研究方向。

Difference Feedback: Generating Multimodal Process-Level Supervision for VLM Reinforcement Learning

差分反馈：为视觉语言模型强化学习生成多模态过程级监督

Feiding, Yongkang Zhang, Yuhao Liao, Zijian Zeng, Chunzheng Zhu, Yaozong Zheng, Yafei Liu, Yeling Peng, Youwei Wang, Sibo Wang, Huiming Yang, Linglin Liao, Shunzhi Yang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, China（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出差分反馈方法，通过修复错误推理轨迹自动构建token/步骤级监督掩码，实现多模态推理中的过程级视觉对齐，实验显示在MMMStar和MathVista基准上平均提升3%。

Diagnosing and Repairing Unsafe Channels in Vision-Language Models via Causal Discovery and Dual-Modal Safety Subspace Projection

通过因果发现和双模态安全子空间投影诊断和修复视觉-语言模型中的不安全通道

Jinhu Fu, Yihang Lou, Qingyi Si, Shudong Zhang, Yan Bai, Sen Su

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Peking University（北京大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CARE框架，通过因果分析和双模态安全子空间投影修复视觉-语言模型中的不安全通道，提升安全性而不影响多模态能力。

Comments Accepted by CVPR 2026 main conference

AVERY: Intent-Driven Adaptive VLM Split Computing via Embodied Self-Awareness for Efficient Disaster Response Systems

AVERY：基于具身自感知的意图驱动自适应VLM分发计算以实现高效的灾害响应系统

Rajat Bhattacharjya, Sing-Yao Wu, Hyunwoo Oh, Chaewon Nam, Suyeon Koo, Mohsen Imani, Elaheh Bozorgzadeh, Nikil Dutt

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Kookmin University（国民大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 AVERY通过意图驱动的自适应分发计算框架，在资源受限平台高效部署VLM，利用双流分发策略提升灾害响应系统实时查询能力，实现更高的准确性和更低的能耗。

Comments Paper is currently under review. Authors' version posted for personal use and not for redistribution. Previous version of the preprint was titled: 'AVERY: Adaptive VLM Split Computing through Embodied Self-Awareness for Efficient Disaster Response Systems'

AgentCollab: A Self-Evaluation-Driven Collaboration Paradigm for Efficient LLM Agents

AgentCollab: 一种以自我评估驱动的高效大语言模型代理协作范式

Wenbo Gao, Renxi Liu, Xian Wang, Fang Guo, Shuai Yang, Xi Chen, Hui-Ling Zhen, Hanting Chen, Weizhe Lin, Xiaosong Li, Yaoyuan Wang

机构 * Huawei（华为） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出AgentCollab框架，通过自我反思信号动态协调不同推理能力的模型，提升LLM代理在复杂任务中的准确性和效率。

Any4D: Open-Prompt 4D Generation from Natural Language and Images

Any4D: 从自然语言和图像生成开放提示的4D生成

Hao Li, Qiao Sun

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Primitive Embodied World Models，通过限制视频生成时间范围，实现语言与视觉表示的细粒度对齐，降低学习复杂度，提升数据效率，并减少推理延迟，支持复杂任务的组合泛化。

Comments The authors identified issues in the 4D generation pipeline and evaluation that affect result validity. To ensure scientific accuracy, we will revise the methodology and experiments thoroughly before resubmitting. This version should not be cited or relied upon

The Kitchen Loop: User-Spec-Driven Development for a Self-Evolving Codebase

厨房循环：用户驱动的自演化代码库开发

Yannick Roy

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出厨房循环框架，通过统一信任模型实现自主演化软件，包含规范表面、用户模拟、不可战胜测试和漂移控制，验证两个生产系统285+次迭代，产生1,094+合并请求且无回归。

Prompt Attack Detection with LLM-as-a-Judge and Mixture-of-Models

基于LLM-as-a-Judge和混合模型的提示攻击检测

Hieu Xuan Le, Benjamin Goh, Quy Anh Tang

机构 * GovTech, Singapore（新加坡政府科技局） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文探讨轻量级通用LLM在真实生产环境中作为安全判断者的可靠性，通过结构化推理过程检测提示攻击，实验表明Gemini-2.0-Flash-Lite-001等模型可有效用于实时防护，同时评估混合模型对攻击检测的提升效果。

Comments 16 pages, 3 figures

EQ-Negotiator: Dynamic Emotional Personas Empower Small Language Models for Edge-Deployable Credit Negotiation

EQ-Negotiator：动态情感人格赋能小型语言模型进行边缘部署的信用谈判

Yunbo Long, Yuhan Liu, Alexandra Brintrup

机构 * Rotman School of Management, University of Toronto（多伦多大学罗特曼管理学院） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； The Alan Turing Institute, London, UK（伦敦阿尔法顿研究所） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出EQ-Negotiator框架，通过整合博弈论与隐马尔可夫模型，使小型语言模型具备动态情感人格，提升边缘设备上的信用谈判效率与道德标准。

Get RICH or Die Scaling: Profitably Trading Inference Compute for Robustness

获取鲁棒性或死亡扩展：通过推理计算获利地进行鲁棒性交易

Tavish McDonald, Bo Lei, Stanislav Fort, Bhavya Kailkhura, Brian Bartoldson

机构 * Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究探讨了推理计算与模型鲁棒性之间的关系，发现初始鲁棒性足以使模型遵循指令时，推理计算能提升对抗鲁棒性，通过强化视觉编码器可进一步增强模型的鲁棒性。

Comments 23 pages

Journal ref ICLR 2026